4.3

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Curso complementario para ingenieros geólogos y profesionales de ciencias de la tierra.

DE PAGO
DESCRIPCIÓN GENERAL:

El curso de MACHINE LEARNING APLICADO A LA GEOLOGÍA: Implementación con Python, se centra en un subcampo específico de aprendizaje automático llamado modelado predictivo, y cómo este puede ser implementado en las distintas ramas de la Geología a través de ejemplos aplicativos. Es un curso mayormente práctico, sin embargo cada implementación matemática, será previamente explicada de forma teórica. La aplicación se realizará con el lenguaje de programación Python y a través de la IDE Jupyter Notebook. Entre los principales objetivos estan el: Aplicar técnicas de análisis y visualización de datos en un conjunto complejo de variables para problemas de Machine Learning aplicados a la geología, Aplicar técnicas de tratamiento de datos para mejorar la robustez y métrica de salida de los diferentes algoritmos de Machine Learning, Comprender los diferentes mecanismos y técnicas para aplicar analítica predictiva en problemas de Machine Learning e interpretar la salida obtenida por los modelos de predicción, Comprender y analizar la fase del análisis de datos previos al modelado algorítmico en Machine Learning, Desarrollar y analizar proyectos de Machine Learning aplicados a la geología como regresión, clasificación y multiclase, Ambientarse con librerías específicas de Machine Learning como scikit-learn y maximizar su utilidad en base a propósitos personales.


  METODOLOGÍA Y DURACIÓN:

El curso es de carácter e-learning asincrónico con un total de 10 horas cronológicas. Esto refiere a un programa totalmente en linea, el cual no restringe al estudiante en horarios, si no que este ultimo es quien planifica sus tiempos y ritmo de avance. El curso siempre estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, por el tiempo que dure la suscripción. El contenido se entrega a través de videos y documentación, en un entorno de aprendizaje en linea dedicado.


  RELATOR:

Aldo David Carlos Villazana es Geólogo de la Universidad Nacional de Ingeniería (Perú), un profesional apasionado por la tecnología, con basto conocimiento en base de datos, Machine Learning y programación. Los últimos años se ha entrenado en Inteligencia Artificial, fundando su propia empresa de desarrollo de programas para la geología.


  COMPRAR EL CURSO:

El valor del curso es de $60,000 (CLP) con una suscripción de 12 meses, el cual puede pagar mediante con tono medio de pago vía WEBPAYPosterior recibido el pago nuestro ejecutivo tomara contacto con usted vía correo electrónico para entregar credenciales de acceso.

DIPLOMA:

El curso posee una evaluación al final de todo el contenido, la cual discriminará en la aprobación o no del curso. En caso de aprobar el estudiante recibirá un diploma que señale dicho logro, el cual estará firmado por el relator y director de Nube Minera e Ingeniería SPA.

Curriculum Curso:

    • RECURSOS DEL CURSO 00:05:00
    • TEMA A: ¿QUÉ ES MACHINE LEARNING? 00:15:00
    • TEMA B: LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN CON PYTHON 00:10:00
    • TEMA C: ECOSISTEMA DE PYTHON 00:44:00
    • TEMA D: GESTIÓN DE ENTORNOS VIRTUALES 00:06:00
    • TEMA E: JUPYTER NOTEBOOK 00:12:00
    • TEMA A: FUENTES DE DATOS 00:12:00
    • TEMA B: CARGAR UN DATASET 00:12:00
    • TEMA C: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 00:23:00
    • TEMA D: VISUALIZACIÓN DE DATOS 00:14:00
    • TEMA A: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 00:18:00
    • TEMA B: PREPROCESAMIENTO DE DATOS 00:16:00
    • TEMA C: MÉTODOS DE TRANSFORMACIÓN DE DATOS 00:26:00
    • TEMA D: MÉTODOS DE REMUESTREO 00:22:00
    • TEMA A: EVALUACIÓN DE MÉTRICAS 00:32:00
    • TEMA B: FEATURE SELECTION 00:51:00
    • TEMA C: FEATURE IMPORTANCE 00:16:00
    • TEMA D: REDUCCIÓN DE DIMENSIONES 00:13:00
    • TEMA A: ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING 00:20:00
    • TEMA B: RENDIMIENTO DE ALGORITMOS 00:23:00
    • TEMA C: ALGORITMOS ENSAMBLADOS 00:23:00
    • TEMA A: PIPELINES 00:12:00
    • TEMA B: PREPROCESAMIENTO AVANZADO 00:22:00
    • TEMA C: FASE DE OPTIMIZACIÓN 00:15:00
    • TEMA D: FASE DE FORECASTING 00:15:00
    • Cuestionario MLG 00:30:00

Course Reviews

4.3

4.3
4 calificaciones
  • 5 stars2
  • 4 stars1
  • 3 stars1
  • 2 stars0
  • 1 stars0
  1. José González

    5

    Muy buen curso, ejemplifica muy bien las etapas asociadas a la aplicación de algoritmos de ML.

  2. Pablo Becerra Soteloagosto 10, 2021 at 6:20 pm

    Muy Buen Curso

    5

    El curso brinda las herramientas y contenidos necesarios que se deben tener para montar modelos de ML. A modo de sugerencia, podrían incluirse más ejemplos con data geológica y sus implicancias (modelos cuyos algoritmos sean diseñados y supervisados bajo criterio geológico)

  3. Curso MLG

    3

    En el curso faltaron ejercicios propuestos para practicar Machine Learning. Saludos.

  4. Osciel Morales Madariaganoviembre 5, 2020 at 9:01 am

    Excelente

    4

    El curso es muy bueno con la información entregado con respeto a entender el Machine Learning y sus utilidades. Aunque hubiese sido útil haber desarrollado un proyecto aplicado a la geología. Pero el material resulta bastante útil y pedagógico

Imagen de perfil
Aldo D. Carlos Villazana

Especialidad:

Geología & Machine Learning

Correo de contacto:

aldo.carlos.villa@uni.pe

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